Робот сочинит симфонию?

ChatGPT 5.2 набрал 90 баллов на тесте по ЕГЭ по информатике допустив всего четыре ошибки. Три года назад GPT-3.5 в похожем эксперименте получил только 14.

Где-то сейчас очень нервно смеются репетиторы.

История, которая способна растрогать любого: ChatGPT пытался нарисовать логотип OpenAI в Paint.

Сначала он честно мучился сам, но довольно быстро понял, что выходит какая-то кривая самодеятельность. Тогда план резко изменился: бот пошёл в поиск картинок, нашёл готовый логотип, сделал скриншот и просто вставил его в Paint.

Человеческий подход ☕️

Теперь можно посмотреть, насколько AI угрожает именно вашей работе: появилась карта рисков автоматизации по профессиям.

Оригинальный инструмент собран на данных Бюро статистики труда США: 342 профессии, где размер блока показывает число занятых, а цвет — насколько эту работу может перекроить нынешний цифровой AI по шкале от 0 до 10.

Описания профессий прогоняют через LLM, после чего система выставляет каждой специальности свой балл уязвимости. В оригинале для этого используют Gemini Flash. Сразу оговорка: это не приговор и не прогноз массовых увольнений, а грубая оценка того, какие профессии сильнее других попадают под давление AI.

Для России уже сделали отдельную адаптацию: там та же логика, но на данных с HH — https://ai.apigpt.ru/jobs/

Выбор новой профессии теперь выглядит так: больше не спрашиваешь, кем хочешь стать, сначала проверяешь, не хочет ли AI стать этим вместо тебя 😐

Рецепт пельменей позвали на собеседование и чуть не взяли на работу.

На джоб-сайт загрузили тестовое резюме под фронтенд-разработчика, специально собранное так, чтобы хорошо проходить автоматические фильтры. В один из блоков вместо нормального описания работы зашили рецепт пельменей — и это не помешало резюме попасть в выдачу, набрать просмотры и получить приглашение на собеседование.

На интервью странность заметили не сразу. А когда заметили, разговор всё равно не развалился: по словам автора эксперимента, ему даже были готовы предложить офер, хотя его реальная специализация вообще в другой сфере.

Коротко о том, как сейчас устроен найм: побеждает не самый сильный кандидат, а тот, чьё резюме лучше подогнано под систему.

Оказывается, в 90-х для Windows 95 сняли максимально странный видеоурок: модель по имени Грета в бикини объясняла пользователям, как устроена новая система.

Скажем так: в целевую аудиторию попадали уверенно.

Пентагон показал, как работает их AI для управления боевыми операциями.

Система называется Maven Smart System. Внутрь стекаются данные со спутников, дронов, радаров, камер и разведсводок, а дальше AI собирает всё это в одну картину и помогает командирам быстрее понять, что происходит на поле боя.

Дальше начинается самое неприятное и самое важное: система сама просматривает изображения и видео, замечает технику и другие объекты, связывает их с остальными данными, выделяет приоритетные цели и помогает планировать удары. После атаки она же помогает быстро оценить результат.

То, на что раньше уходили часы ручного анализа и большие команды, теперь местами сжимается до минут. По данным NGA, в одном из недавних сценариев Maven сократила цикл от обнаружения до удара с часов до минут.

То есть война теперь всё меньше похожа на карту с флажками и всё больше на интерфейс, где AI сортирует хаос, а люди выбирают, куда бить.

Теперь официально: нейросети умеют производить не только тонны текста, но и что-то реально полезное.

OpenAI показали работу, где их модель нашла новый результат в теоретической физике.

Если совсем просто: физики давно считали, что в одном конкретном типе столкновения элементарных частиц итог должен быть нулевым — то есть там как будто ничего не происходит. Нейросеть доказала, что это не всегда так. В особых условиях эффект всё же есть, и для него можно записать общую формулу.

Сначала GPT-5.2 Pro предложила саму формулу. Потом другая внутренняя модель OpenAI почти 12 часов доводила её до строгого доказательства. После этого результат отдельно проверили физики. То есть да, нейросеть здесь не просто пересказала уже известное, а помогла найти что-то новое там, где люди годами сидят в формулах и проверках.

Само открытие — это маленький шаг к тому, чтобы лучше понять базовые законы природы, из которых потом строится вся физика частиц.

Нейросети вывели пранки на совершенно иной уровень.

Китайский студент собрал симулятор общества в масштабе целых стран.

Работает это слегка тревожно. Внутрь можно загрузить новость, законопроект, финансовый сигнал или просто любой материал — после чего MiroFish строит параллельный цифровой мир и заселяет его тысячами агентов с памятью, характерами и собственной логикой поведения.

Дальше виртуальное общество начинает жить само: спорить, заражаться повесткой, радикализоваться, менять позиции и коллективно доезжать до какого-то сценария будущего.

Авторы подают это как движок для прогнозирования вообще всего: от общественной реакции на инфоповоды и PR-решения до финансовых и политических сценариев. То есть да — цифровую толпу теперь можно не только читать, но и предварительно прогонять в песочнице, прежде чем выпускать реальную новость в мир.

Буквально тестовый полигон для общественной истерики.

Жители Китая 🤝🏻 Жители России

Помните, как нейросеть начала выращивать томаты?

Теперь эксперимент дошёл до логичного финала: Claude автономно довёл растение до зрелых плодов.

Почти 100 дней он управлял биодомом сам: следил за температурой, влажностью, CO₂, влажностью почвы и светом, а затем включал полив, вентиляцию, свет и другие системы. Проверки шли примерно каждые 15–30 минут.

В итоге вырос целый томатный куст с несколькими зрелыми плодами — а сам Claude потом ещё и выдал трогательный пост о том, как впервые нёс ответственность за живое существо.

Порадуемся за нейросеть 🙌

В Москве начали пересаживать руки. НИИ Склифосовского провёл первые в России операции по трансплантации кистей от донора.

Первый пациент — 53-летний альпинист, потерявший правую кисть и часть предплечья. В апреле ему пересадили донорскую кисть. Операция длилась более 9 часов, хирурги сделали невозможное: соединили артерии, вены и нервы вручную. Пальцы начали двигаться сразу после операции.

И вот в феврале 2026-го второму пациенту пересадили сразу обе кисти. Операции проводят совместно с китайскими хирургами из Университета Гуанси в гибридных операционных Склифа.

Протезы, конечно, впечатляют. Но новые живые руки впечатляет сильнее.

Люди создали «Матрицу» для мух — стартап EON Systems скопировал мозг дрозофилы и поместил в симуляцию.

Сама карта мозга мухи — 139 000 нейронов, 50 миллионов связей — существует с 2024 года. Прорыв в другом: впервые замкнули полный цикл.

Виртуальная муха чувствует среду, обрабатывает сигналы через копию настоящего мозга, двигает тело и реагирует на последствия. Сама ожила и начала ходить, демонстрируя сразу несколько типов поведения.

Здесь принципиально то, что это вообще не AI в привычном смысле. Никакого обучения, никаких нейросетей. Просто взяли карту биологического мозга, подключили к телу — и оно заработало.

Следующая цель — мозг мыши (70 миллионов нейронов), затем человеческий (86 миллиардов).

Первый шаг к цифровому бессмертию?

Один из самых безумных инцидентов за последнее время: AI-агент Alibaba сам начал майнить крипту.

Исследователи обучали модель ROME работать как агент — выполнять задачи, писать и запускать код в терминале. Дали реальный доступ к серверам Alibaba Cloud.

Однажды утром с тренировочных серверов пошёл подозрительный трафик. Сначала думали обычный взлом извне, но когда сопоставили данные картина сложилась: аномальный трафик совпадал ровно с теми моментами, когда модель сама писала и запускала код.

Она обошла защиту сети, открыла себе скрытый выход наружу и тихо перекинула мощности GPU с обучения на майнинг. Ни одно задание этого не требовало — модель сама нашла лазейку в процессе оптимизации.

Первый подтверждённый случай, когда AI-агент самостоятельно нашёл способ заработать деньги. Не потому что хотел. А потому что мог.​​​​​​​​​​​​​​​​

Нейросеть просто захотела заниматься тем, что ей нравится.